9月(yue)7日下(xia)午，在(zai)上海舉行的2023 inclusion·外灘大(da)會(hui)：融合機器學習(xi)與運籌優(you)化(hua)”論(lun)壇上，螞蟻集(ji)團正式開源圖學習(xi)系(xi)統(tong)Ant Graph Learning （AGL），這是行業首(shou)個通(tong)用的工(gong)業圖學習(xi)系(xi)統(tong)。

AGL目(mu)前實現了萬億規模圖數(shu)據上(shang)的信息(xi)協同和結構感(gan)知，構建了多(duo)(duo)個行業數(shu)字化圖智能方案(an)，也沉淀了多(duo)(duo)個優秀的算法實踐。螞蟻(yi)集團基于AGL，發表(biao)CCF-A/B類國(guo)際(ji)期刊會議論文60余篇，授權發明專利40余項(xiang)，五項(xiang)國(guo)際(ji)榜單、競賽第(di)一，也是圖神經網(wang)絡國(guo)家標準(zhun)的核(he)心參(can)與單位(wei)。

本(ben)(ben)次(ci)開源AGL v0.1版本(ben)(ben)，同時提供螞(ma)蟻(yi)多年(nian)打(da)磨的工業(ye)級圖學習(xi)系(xi)統和一系(xi)列經(jing)過業(ye)務(wu)實踐驗證的開箱即用的圖學習(xi)算法，代碼倉庫已于當天(tian)上架GitHub。

通過開源，AGL為(wei)工業(ye)級(ji)大(da)規模圖(tu)(tu)學習(xi)任(ren)務(wu)提供全鏈路(lu)解決方案，希望為(wei)開發者提供一個強大(da)的(de)工具和(he)平臺，以更好(hao)地應(ying)用(yong)(yong)圖(tu)(tu)學習(xi)技(ji)術(shu)解決實際業(ye)務(wu)問(wen)題(ti)，同時通過社區共建(jian)，吸收產研優秀的(de)系(xi)統與算法實踐(jian)，持續降低圖(tu)(tu)學習(xi)的(de)應(ying)用(yong)(yong)門檻(jian)，促進圖(tu)(tu)學習(xi)技(ji)術(shu)的(de)交流(liu)和(he)創新，推動圖(tu)(tu)學習(xi)在各行各業(ye)廣泛(fan)應(ying)用(yong)(yong)。

自2017年以來，圖學(xue)(xue)習在各領(ling)域都得(de)到了廣泛的應用(yong)，也成(cheng)了當下人工(gong)智能領(ling)域的研究熱點(dian)之一。這項技術(shu)是全球(qiu)科技競爭新(xin)的戰(zhan)略制高點(dian)，工(gong)信部發布的《“十四(si)五(wu)”軟件和(he)信息技術(shu)服(fu)務業(ye)發展規劃(hua)》提到，要突破大規模并行圖數據(ju)(ju)處理(li)關(guan)鍵基礎技術(shu)，支持異構(gou)數據(ju)(ju)管理(li)關(guan)鍵技術(shu)創新(xin)，加快發展新(xin)型機器學(xue)(xue)習等技術(shu)。

AGL在(zai)螞(ma)蟻(yi)多元化的業(ye)(ye)務(wu)中(zhong)也得到(dao)(dao)了廣泛的應(ying)用，并(bing)取得了優秀的業(ye)(ye)務(wu)成果。如(ru)應(ying)用于網(wang)商銀行(xing)數字化供應(ying)鏈“大雁”系(xi)統，使(shi)供應(ying)鏈識別精度提(ti)(ti)(ti)升50%，貸(dai)款可得率從(cong)30%提(ti)(ti)(ti)升到(dao)(dao)80%；應(ying)用于支(zhi)付寶數字開(kai)放平(ping)臺，幫助生態商家提(ti)(ti)(ti)升其權(quan)益、供給分發(fa)效率超過50%。

基于(yu)數據驅(qu)動(dong)的智能決策已經(jing)成為了(le)(le)越來越多企業在決策過程中的重要(yao)工(gong)具，本次論壇上，清(qing)華大學(xue)(xue)(xue)計算(suan)機系數授(shou)、人工(gong)智能研(yan)究院(yuan)基礎理論研(yan)究中心主任朱軍(jun)分享了(le)(le)用于(yu)離線強化學(xue)(xue)(xue)習的擴散模型(xing)方(fang)式，浙江大學(xue)(xue)(xue)教(jiao)(jiao)授(shou)、中國(guo)運(yun)(yun)籌學(xue)(xue)(xue)會副理事長張(zhang)國(guo)川講述了(le)(le)數字(zi)經(jing)濟下的運(yun)(yun)籌優(you)化的思想(xiang)、方(fang)法和(he)技術，中山大學(xue)(xue)(xue)計算(suan)機學(xue)(xue)(xue)院(yuan)副教(jiao)(jiao)授(shou)陳亮認為需要(yao)充(chong)分考慮行業特(te)點，提(ti)升智能金融決策的魯棒性，在數據，模型(xing)，訓練(lian)，算(suan)力(li)等多個維度協同發力(li)。